"""
参数设置
"""

#训练参数
model_scale = 3                 #选择要训练的网络层，参数可以选择 2,3,4
epochs = 1000
mini_batch = 16
lr = 0.0001                     #训练速率
bate1 = 0.9                     #adam bate1
bate2 = 0.999                   #adam bate2
epsilon = 1e-08                 #adam epsilon
halved_lr_mini_batch = 50000    #每2e5 mini batch lr减半
add_log_step = 1000             #记录loss,pnsr,ssim的记录
result_folder = "result/"
model_folder = "model/x3"
load_latest_parameter = False
x2_scale = "model/x2"           #x2模型的地址

#为切割的训练图片数据
train_picture = "E:/Datasets/EDSR_Anime_Dataset"
#切割后训练图片数据所在文件夹
train_dataset = "E:/Datasets/seg_train/x3"
#为切割的训练图片数据
val_picture = "E:/Datasets/EDSR_Anime_Dataset_val"
#切割后训练图片数据所在文件夹
val_dataset = "E:/Datasets/seg_val/x3"
#是否切割训练图片
seg_train = False
#是否切割验证图片
seg_val = False


import os
if not os.path.exists(result_folder):
    os.mkdir(result_folder)
if not os.path.exists(model_folder):
    os.makedirs(model_folder)


















